Давайте признаем, что иногда написание кода может быть сущим мучением. Все мы хоть раз смотрели на пустой экран, пытаясь вспомнить тот самый специфический синтаксис или в попытке отладить проблему, которая буквально выводила нас из себя.

Конечно, сейчас уже есть инструменты на базе искусственного интеллекта, такие как GitHub Copilot, ChatGPT и Claude, которые пытаются облегчить нам жизнь. Но давайте будем честны — они также заставляют нас желать большего.

Вам когда-нибудь хотелось, когда вы активно погружались в сложный проект, чтобы ваш AI-помощник видел всю картину в целом? Например, понимал общую архитектуру, ваш стиль кодирования и специфические особенности проекта?

Вот тут-то и приходит на помощь Cursor.

Понятие энтропии занимает особое место в современной физике. Впервые оно возникло в середине XIX века в рамках термодинамики, описывая необратимость и «беспорядок» природных процессов. Позже, с развитием теории информации в XX веке, энтропия стала пониматься как мера неопределённости или количества информации, необходимой для описания системы. В квантовой механике энтропия приобрела ещё одно измерение: она стала мерой запутанности и сложности квантовых состояний.

На сегодняшний день мы имеем несколько разных подходов к понятию энтропии:

Промпт-инжиниринг за последние годы трансформировался из набора интуитивных "лайфхаков" в полноценную научную дисциплину на стыке психологии, лингвистики и компьютерных наук. Работа с языковыми моделями сегодня требует не просто "правильно задавать вопросы", а глубокого понимания принципов их функционирования и системного подхода к формулировке задач.

В этой статье рассмотрим научно обоснованные методики, которые качественно отличаются от типичных рекомендаций вроде "будьте конкретны" и "используйте простой язык". Мы сфокусируемся на подходах, подтвержденных исследованиями, и разберем, как они влияют на качество получаемых результатов.

Сейчас есть тысячи разных курсов по программированию. Однако, после выхода с этих курсов ребята никому не нужны и их не берут на работу.

В чем может быть проблема? Ответ на этот вопрос у меня есть

Итак, вы хотите стать умным? В большинстве стран мира вам скажут, что для этого нужно: 11 лет школы + 4 года университета + 6 лет докторантуры и аспирантуры. Правда с интеллектом это имеет мало общего.

Меня давно интересовал вопрос, насколько сложно написать собственный загрузчик операционной системы. Я не говорю о простой программе, выводящей «Hello, World!», а о полноценном загрузчике, который передаёт управление от встроенного программного обеспечения компьютера ядру операционной системы. Современные загрузчики представляют собой сложные программы, способные загружать множество операционных систем различными способами, учитывая массу нюансов, связанных с программным и аппаратным обеспечением. Читая их исходный код, легко утонуть в деталях и потерять понимание сути и реализации.

Я решил начать изучение с максимально простого подхода, постепенно усложняя задачи, экспериментируя и получая новые знания. Если мне удалось вас заинтересовать, добро пожаловать под кат.

Два года мы экспериментировали с Технотекстом: сперва разделили номинацию «Программирование» на несколько (бэкенд, фронтенд, фуллстек), затем каждую подноминацию разделили на грейды (джуны, мидлы, сеньоры). В этом году грейды мы отменили, однако по «Программированию» оставались споры и конкурс стартовал без него. Но у номинации появился хранитель — и теперь в номинации могут участвовать все: системные программисты, любители ненормального программирования, дельфисты, ценители Prolog, мастера Java, гении С/С++ и все-все-все. 

А в этой статье мы коротко расскажем, как написать и оформить статью о программировании так, чтобы её было интересно и приятно читать. 

Привет! Меня зовут Илья, и я увлекаюсь сбором и анализом открытых данных из интернета. Это позволяет мне иногда находить действительно интересные вещи.

Сегодня я подготовил для вас подборку из семи любопытных рейтингов, связанных с онлайн-курсами в России и за рубежом.

Доброго времени суток всем, кто зашел почитать эту статью! Итак, сейчас на дворе 2025 год и тема нейросетей уже набрала и продолжает набирать большие обороты и имеет очень большой потенциал. Поэтому и количество заинтересованных ими так же увеличивается и увеличивается, и я не стал тому исключением. Так я и подошел к желанию написать свою собственную нейросеть, думаю у многих возникает такое же желание). Без лишних слов перейдем к тому, что я нашел статью (точнее она состоит из 3-х частей) на Хабре по написанию простой нейросети для начинающих (от автора @AndBoh Так вот, в ней очень много полезной и  краткой информации о нейросетях, но меня больше интересует именно практическая, вторая часть, на ее основе я и буду писать свой код и эту статью. Почему я решил переписать эту статью? Ну, наверное потому, что она была написана на языке JavaScript, а мне ближе все таки Python, во-вторых, когда разбирался в этой статье и писал свой код по ней, было очень много непонятных моментов, которые мало объяснялись, собственно поэтому я сделаю упор в своей статье на «понятность» и разбор сложных моментов. Сразу оговорюсь, код будет писаться на основе классов как и у предыдущего автора, но на языке Python, я немного в курсе того, что с библиотекой Tensorflow и матрицами код будет работать быстрее, но я ориентируюсь на простоту и понятность, поэтому мой выбор – классы (ссылка на папку с кодом Ядиск). Итак, начнем…

Начальный курс по Python пройден. Что делать дальше? Кейс описывает один из возможных шагов развития начинающего python разработчика.

Приложение с интерактивным интерфейсом коммандной строки было переработано в приложение с графическим интерфейсом пользователя.

Ценность кейса в демонстрации подхода к выбру пути развития.

Описанные в кейсе технические решения не являются идеалом и эталоном проектирования. Исходного кода очень мало - это не гайд и не туториал.

Всем привет! Меня зовут Александр Тюрин, я руководитель группы «Методы оптимизации в машинном обучении» в AIRI и старший преподаватель Сколтеха. Мы с коллегами занимается оптимизацией распределённого обучения — это довольно актуальная проблема, учитывая, что современные модели обучаются на многих тысячах GPU.

За последние 2 года нам удалось сделать несколько открытий в асинхронных методах оптимизации, которые мы изложили в 5 статьях [1–5] на NeurIPS и ICLR. В этой статье я расскажу, в чём заключаются особенности распределённого обучения и что нового привнесли в него мы с точки зрения теории.

Привет! Я специалист по тестированию на проникновение (пентестер) в компании «Ти Хантер». Недавно я сдал экзамен на международную сертификацию HTB Certified Penetration Testing Specialist (CPTS) и перед этим прошёл связанный с сертификацией курс Penetration Tester на платформе Hack The Box Academy. Хочу поделиться своими впечатлениями о курсе и экзамене, дать несколько советов, связанных с подготовкой к экзамену, и немного (совсем немного) рассказать о своём опыте становления пентестером.

ИИ-агенты становятся всё более востребованными для автоматизации задач и улучшения взаимодействия с пользователем. В этой статье вы узнаете, как создать собственного агента с помощью CopilotKit и LangGraph. Пошаговое руководство, примеры с исходным кодом и разбор ключевых компонентов помогут вам быстро освоить процесс и запустить своего первого ИИ-ассистента за 30 минут.

Разные этапы развития общества диктуют разные бытовые тренды. Например, в императорскую эпоху среди аристократов было принято строить большие фамильные поместья, — так прожить вместе большой семьёй было проще. В советский период, наоборот, площади сокращались настолько, чтобы у коммунистического человека всё необходимое было буквально под рукой: девять квадратных метров кухни стали абсолютной нормой серийных панельных домов.

Современное общество обращается к индивиду. Это влияет и на жилое строительство. Проекты ответственных застройщиков, которые формируют комфортную жизнь в городской стрессовой среде, наполняются различными «бытовыми маршрутами» или своеобразными «пользовательскими путями».

Эта статья рассказывает, как ваши потребности превращаются в чьи-то архитектурные решения на примере строящегося в Санкт-Петербурге жилого квартала Ultra City 3.0 от застройщика RBI.

Вам не нужно изучать какую‑либо теорию, кроме этой статьи, чтобы начать собеседоваться. После прочтения смело приступайте к решению типовых System Design задач.

Изучая System Design, вы часто видите только теоретические материалы. В этой статье я постарался показать в том числе практическую реализацию многих вещей, чтобы вы не просто готовились к собеседованиям, но и знали, как эти вещи используются в реальном мире.

Снова в рубрике бизнес-манга. После прочтения предыдущей книги из этой серии мы остались настолько довольными, что решили: такое точно стоит повторить. Жанр новый, еще не наскучивший читателю, а главное, содержательный. За яркими обложками книг прячутся страницы, полные полезной информации и рецептов построения бизнеса и продуктивной команды. В общем, нам понравилась и первая книга, которую мы выбрали, и эта. Предлагаем погрузиться в вайбовое чтение вместе с нами.

Привет, Хабр!

В широком смысле, эмбеддинг - это процесс преобразования каких-либо данных (чаще всего текста, но могут быть и изображения, звуки и т.д.) в набор чисел, векторы, которые машина может не только хранить, но и с которыми она может работать. Звучит очень интересно. Казалось бы, наша речь - это так просто, все связано и понятно. Но как это объяснить машине?

В этой статье мы рассмотрим, что такое эмбеддинги и какие они бывают.

Проще говоря эмбеддинг - это способ преобразования чего-то абстрактного, например слов или изображений в набор чисел и векторов. Эти числа не случайны; они стараются отражают суть или семантику нашего исходного объекта.

В NLP, например, эмбеддинги слов используются для того, чтобы компьютер мог понять, что слова «кошка» и «котенок» связаны между собой ближе, чем, скажем, «кошка» и «окошко». Это достигается путем присвоения словам векторов, которые отражают их значение и контекстное использование в языке.

Эмбеддинги не ограничиваются только словами. В компьютерном зрении, например, можно использовать их для преобразования изображений в вектора, чтобы машина могла понять и различать изображения.